“एडब्ल्यूएस सॉफ्टवेयर का उपयोग एक कक्षीय उपग्रह पर रीयल-टाइम डेटा विश्लेषण करने के लिए करना, और क्लाउड के माध्यम से सीधे निर्णय निर्माताओं को उस विश्लेषण को वितरित करना, अंतरिक्ष डेटा प्रबंधन के मौजूदा दृष्टिकोण में एक निश्चित बदलाव है। यह उन सीमाओं को आगे बढ़ाने में भी मदद करता है जो हम मानते हैं कि उपग्रह संचालन के लिए संभव है, ”कहा मैक्स पीटरसन, AWS उपाध्यक्ष, विश्वव्यापी सार्वजनिक क्षेत्र। “अंतरिक्ष में शक्तिशाली और सुरक्षित क्लाउड क्षमता प्रदान करने से उपग्रह ऑपरेटरों को अपने अंतरिक्ष यान के साथ अधिक कुशलता से संवाद करने की क्षमता मिलती है और वे AWS टूल का उपयोग करके अद्यतन आदेश प्रदान करते हैं जिनसे वे परिचित हैं।” एडब्ल्यूएस ने अपने दो वैश्विक अंतरिक्ष भागीदारों डी-ऑर्बिट और यूनिबैप के साथ सहयोग किया, ताकि इन चुनौतियों का सीधे समाधान किया जा सके क्योंकि वे उपग्रह संचालन पर लागू होती हैं।
प्रयोग कैसे शुरू हुआ
डी-ऑर्बिट अंतरिक्ष रसद और परिवहन सेवा उद्योग में अग्रणी है और इसका सदस्य है AWS पार्टनर नेटवर्क (एपीएन)। अर्थ ऑब्जर्वेशन (ईओ) इमेजरी के लिए एडब्ल्यूएस कंप्यूट और मशीन लर्निंग सेवाओं को लागू करके, डी-ऑर्बिट बड़ी मात्रा में अंतरिक्ष डेटा का सीधे अपने परिक्रमा करने वाले आईओएन उपग्रह पर तेजी से विश्लेषण करने में सक्षम था।
डी-ऑर्बिट अंतरिक्ष रसद और परिवहन सेवा उद्योग में अग्रणी है और ए एडब्ल्यूएस पार्टनर नेटवर्क (APN) पार्टनर।
टीमों ने एक सॉफ्टवेयर प्रोटोटाइप बनाने के लिए सहयोग किया, जिसमें वास्तविक समय में उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए एडब्ल्यूएस एमएल मॉडल सहित ईओ मिशन के लिए आवश्यक उपकरण शामिल होंगे, और एडब्ल्यूएस आईओटी ग्रीनग्रास सीमित कनेक्टिविटी की अवधि के दौरान भी क्लाउड प्रबंधन और विश्लेषण प्रदान करने के लिए। प्रोटोटाइप को अंतरिक्ष-योग्य प्रसंस्करण पेलोड पर एकीकृत किया गया था, जिसे यूनिबैप, स्वीडन में स्थित एक उच्च तकनीक कंपनी और एक अन्य एडब्ल्यूएस पार्टनर द्वारा बनाया गया था। यूनिबैप प्रोसेसिंग पेलोड को तब डी-ऑर्बिट आईओएन उपग्रह पर एकीकृत किया गया और अंतरिक्ष में लॉन्च किया गया। 21 जनवरी, 2022 को, टीम ने पेलोड के साथ अपना पहला सफल संपर्क किया और पृथ्वी से अंतरिक्ष में पहला रिमोट कमांड निष्पादित किया। टीम ने कुछ सप्ताह बाद अपने प्रयोग शुरू किए।
पूरे प्रयोग के दौरान, टीम का दावा है कि आकाश में – जैसे कि बादल और जंगल की आग का धुआं – और इमारतों और जहाजों सहित पृथ्वी पर मौजूद वस्तुओं को जल्दी और स्वचालित रूप से विशिष्ट वस्तुओं की पहचान करने के लिए उपग्रह सेंसर डेटा के लिए विभिन्न एमएल मॉडल लागू किए गए हैं।
कच्चे उपग्रह चित्र और इस तरह के डेटासेट आमतौर पर काफी बड़े होते हैं, इसलिए टीम ने बड़ी डेटा फ़ाइलों को छोटे में तोड़ने का एक तरीका बनाया। का उपयोग करते हुए एडब्ल्यूएस एआई और एमएल सेवाएं छवियों के आकार को 42 प्रतिशत तक कम करने में मदद करती हैं, प्रसंस्करण गति में वृद्धि करती हैं और वास्तविक समय के संदर्भों को ऑन-ऑर्बिट सक्षम करती हैं। संचार के बीच बढ़ी हुई देरी सहनशीलता के लिए भत्ता प्रदान करने के लिए टीम ने कई ग्राउंड स्टेशन संपर्कों पर अंतरिक्ष डेटा के द्विपक्षीय आंदोलन को प्रबंधित किया। यह उपग्रह और एडब्ल्यूएस क्लाउड के बीच एक विश्वसनीय टीसीपी/आईपी प्रॉक्सी का प्रबंधन करके हासिल किया गया था। इस संशोधन ने कई संपर्कों पर डाउनलिंक को मैन्युअल रूप से संसाधित किए बिना, ग्राउंड क्रू के लिए फ़ाइल स्थानांतरण को स्वचालित रूप से प्रबंधित करना आसान बना दिया है।
आज, संयुक्त प्रयोग अंतरिक्ष में बना हुआ है, जहाँ AWS, Unibap और D-Orbit परीक्षण उद्देश्यों के मूल सेट से परे नई क्षमताओं का परीक्षण करना जारी रखते हैं। उदाहरण के लिए, टीम कक्षा में कच्चे डेटा को संसाधित करने के लिए अतिरिक्त दृष्टिकोण और डेटा वितरण के अधिक परिष्कृत तरीकों का पता लगाना चाहेगी। इन निरंतर ऑन-ऑर्बिट प्रयोगों से डेटा और अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण हैं क्योंकि AWS और इसके भागीदार LEO में मौजूद प्रौद्योगिकी अंतराल को भरने के तरीके का पता लगाना जारी रखते हैं।
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